在相對不變的家庭環境中醒來Alexa或Google的問題足夠好。但是，當試圖在戰鬥環境中控制機器人時，要求Alexa禮貌地找到敵方火的來源是一個完全不同的挑戰。這就是為什麼美國陸軍和學術研究人員聯手開發一種更好的方式來互動和控制移動機器人等自主系統的方法。
美國陸軍戰鬥能力發展司令部的研究人員陸軍研究實驗室（ARL），與南加州大學創意技術研究所，開發了一種新的對話模型，稱為聯合理解和對話接口（Judi）功能。根據美國陸軍的一份聲明，言語識別的方法“可以實現士兵與自治系統之間的雙向對話互動”。
諸如Alexa之類的設備依靠網絡連接到具有具有大型，標籤的數據集的雲服務的網絡連接，以學習和執行用戶的任務。另一方面，朱迪的對話處理是基於一種統計分類方法，該方法從口語中解釋了士兵的意圖。
根據ARL的說法，分類器接受了人類機器人對話的小數據集培訓，在該數據集中，人類實驗者在研究的初始階段中站在機器人的自主權中。語音識別器還利用了作為作為該語音模型的一部分情報高級研究項目活動的Babel計劃是專為“迴響和嘈雜的聲學環境”而設計的。朱迪系統在考慮自動設備的同時利用這些語音技術，這意味著它使用了多個上下文來源，例如士兵的語音以及機器人的感知系統（例如，視覺，音頻或雷達映射）來幫助協作決策。
這意味著，在機器人處於新地方的真正戰鬥情況下，士兵在“嘈雜”的環境中處於壓力下，可能會發生更自然的雙向互動。是的，這確實發生在士兵們可能在戰鬥中使用五顏六色的語言的人。
“我們希望士兵感到不受限制，我們知道士兵不想記住與AI代理商互動的命令清單，朱迪減輕了負擔。”馬修·瑪格（Matthew Marge）博士，ICT的研究科學家告訴任務與目的，涵蓋美軍的出版物。他補充說：“該算法傾聽了口頭指令，發現最高的單詞重疊以適用於方向。”
Marge說，目標是“使士兵能夠更輕鬆地與自主系統合作，以便他們可以更有效，安全地完成任務，尤其是在偵察和搜索諸如搜索和救援之類的情況下。”
根據ARL的說法，該技術將圍繞機器人和AI項目折疊成許多其他項目。 Judi將被整合到美國陸軍戰鬥能力開發司令部（CCDC）ARL自治堆棧，這是一套軟件算法，庫和軟件組件，這些軟件算法，圖書館和軟件組件，這些組件執行智能係統所需的特定功能，例如導航，計劃，知覺，感知，控制，控制和推理。由此產生的陸軍擁有的知識產權將與行業合作夥伴共享。
就像許多技術（包括互聯網本身）一樣，朱迪背後的想法可以進入更廣泛的商業市場。將生物特徵識別技術集成以識別的系統可以與Judi的語音命令系統結合使用，以使一代與特定所有者“配對”的設備一樣，例如，訓練了服務犬，以應對個人警察。不同的用戶可以根據面部生物識別技術訪問不同的功能集，並且語音識別可能是朱迪如何在軍隊之外採用多彩對話的方法的另一個例子。
